1. 对应视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1gG4y1r7dd/?vd_source=cf212b6ac033705686666be12f69c448 2. Matlab实现支持向量机的时间序列预测（完整源码和数据) 3. 单列数据，递归预测-自回归，时间序列预测 4. 评价指标包括：R2、MAE、MSE、RMSE 5. 包括拟合效果图和散点图 6. Excel数据，暂无版本限制，推荐2018B及以上版本 7. 其他代码连接：https://docs.qq.com/sheet/DRXBpdVRydFRHTXlB?tab=BB08J2&_t=1667389129635&u=96322ede66974c7097f1238bbc559fdc 注：采用 Libsvm 工具箱（无需安装，可直接运行），仅支持 Windows 64位系统

适用于大学生期末课程设计： 混凝土强度是指混凝土在特定条件下的抗压强度，通常用来评估混凝土的质量和可靠性。在工程建设中，混凝土强度的预测非常重要，可以帮助工程师和建筑师更好地评估结构的稳定性和安全性。 Python是一种流行的编程语言，可以用于开发各种类型的应用程序，包括科学计算、数据分析和机器学习等。在本项目中，我们将使用Python开发一个混凝土强度预测工具，以帮助工程师和建筑师更好地评估结构的稳定性和安全性。 本项目的基本思路是：首先，我们需要收集一些混凝土强度数据，包括混凝土的配比、龄期、强度等信息。其次，我们将使用Python的数据分析库来分析和处理这些数据，以便更好地理解和预测混凝土强度。最后，我们将使用Python的机器学习库来建立一个混凝土强度预测模型，以便更好地进行预测和评估。 以下是本项目的主要步骤： 1. 数据收集：首先，我们需要收集一些混凝土强度数据，包括混凝土的配比、龄期、强度等信息。可以从相关文献、数据库或实验室中获取这些数据。 2. 数据处理：接下来，我们将使用Python的数据分析库（例如Pandas）来处理这些数据，包括数据清洗、数据转换、数

灰色预测是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法。灰色预测通过鉴别系统因素之间发展趋势的相异程度，即进行关联分析，并对原始数据进行生成处理来寻找系统变动的规律，生成有较强规律性的数据序列，然后建立相应的微分方程模型，从而预测事物未来发展趋势的状况。其用等时距观测到的反映预测对象特征的一系列数量值构造灰色预测模型，预测未来某一时刻的特征量，或达到某一特征量的时间。基本思想： ARIMA模型的全称叫做自回归移动平均模型，全称是(ARIMA, Autoregressive Integrated Moving Average Model)。也记作ARIMA(p,d,q)，是统计模型(statistic model)中最常见的一种用来进行时间序列 预测的模型。 基本步骤： 1）导入实验数据。2)确定ARMA模型阶数。3)残差检验。4)给出结果 微分方程模型是我们在日常生活中比较常见并且比较重要的一种模型，我们在平时的课程中时经常会涉及到这种题型，像比如我们所遇到的牛顿第二定律就常遇到相关的问题。适用于基于相关原理的因果预测模型，大多是物理或几何方面的典型问题，假设条件，用数学符号表示规律,

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上证50ETF基金数据分析预测 getdata.ipynb 数据获取代码 train_regress.ipynb 数据分析及预测代码 20_year_FD.csv 数据存储文件 getDate.pptx 数据获取及处理过程的解释 final report.pptx 最终汇报PPT 纵观中国股市20余年的发展历程，可谓是崎岖艰难、坎坷不平、极为不易，从创立时的一片茫然，到认识过程中的盲目崇拜，从高潮时的一片疯狂，到低迷时的一片叹息，甚至一片谩骂，无论是决策层还是管理层，无论是企业还是投资者，都经历过各种心跳、各种窒息、各种欢欣鼓舞、各种痛苦万分。 应当说，股市的快速发展，不仅是中国经济发展的一个缩影，也是中国经济发展逐步走向成熟的标志之一。一个成熟的经济体，如果没有股市这样的融资平台、交易平台、发展平台、检验平台，是不可想象的。因为，从发达国家的经验来看，一定程度上，股市比其他金融手段、金融调控方式更加受到企业和投资者的欢迎与认可。 大作业，什么都有 ，代码PPT

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基于Django框架的共享单车调度预测系统. 安装教程 使用Django框架，使用前需安装Django软件包。最好用pycharm专业版。 确保所用到的软件包已安装到位 确保配置正确 使用说明 使用Django运行程序 浏览器中输入url 注意 数据库使用ORM框架，由mysql改为使用sqlite 配置已在代码中更新，只需拉取代码，直接执行makemigrations和migrate命令 增加、删除、修改表时使用以下命令

灰色预测GM(1,1)(MATLAB代码) 此为完整的代码, main为主程序 代码运行结果 R2_gm = 0.526551720086913 MSE_gm = 6616.11549985933 RMSE_gm = 81.3395076199711 MAPE_gm = 39.6399714913413 MAD_gm = 65.8882686149245 >>